大家好，今天小编来为大家解答oracle成本费用分摊这个问题，oracle成本核算逻辑很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
本文目录
数据多的时候为什么要使用redis而不用mysql
Redis和MySQL的应用场景是不同的。
通常来说，没有说用Redis就不用MySQL的这种情况。
因为Redis是一种非关系型数据库（NoSQL），而MySQL是一种关系型数据库。
和Redis同类的数据库还有MongoDB和Memchache（其实并没有持久化数据）
那关系型数据库现在常用的一般有MySQL，SQLServer，Oracle。
我们先来了解一下关系型数据库和非关系型数据库的区别吧。
1.存储方式关系型数据库是表格式的，因此存储在表的行和列中。他们之间很容易关联协作存储，提取数据很方便。而Nosql数据库则与其相反，他是大块的组合在一起。通常存储在数据集中，就像文档、键值对或者图结构。
2.存储结构关系型数据库对应的是结构化数据，数据表都预先定义了结构（列的定义），结构描述了数据的形式和内容。这一点对数据建模至关重要，虽然预定义结构带来了可靠性和稳定性，但是修改这些数据比较困难。而Nosql数据库基于动态结构，使用与非结构化数据。因为Nosql数据库是动态结构，可以很容易适应数据类型和结构的变化。
3.存储规范关系型数据库的数据存储为了更高的规范性，把数据分割为最小的关系表以避免重复，获得精简的空间利用。虽然管理起来很清晰，但是单个操作设计到多张表的时候，数据管理就显得有点麻烦。而Nosql数据存储在平面数据集中，数据经常可能会重复。单个数据库很少被分隔开，而是存储成了一个整体，这样整块数据更加便于读写
4.存储扩展这可能是两者之间最大的区别，关系型数据库是纵向扩展，也就是说想要提高处理能力，要使用速度更快的计算机。因为数据存储在关系表中，操作的性能瓶颈可能涉及到多个表，需要通过提升计算机性能来克服。虽然有很大的扩展空间，但是最终会达到纵向扩展的上限。而Nosql数据库是横向扩展的，它的存储天然就是分布式的，可以通过给资源池添加更多的普通数据库服务器来分担负载。
5.查询方式关系型数据库通过结构化查询语言来操作数据库（就是我们通常说的SQL）。SQL支持数据库CURD操作的功能非常强大，是业界的标准用法。而Nosql查询以块为单元操作数据，使用的是非结构化查询语言（UnQl），它是没有标准的。关系型数据库表中主键的概念对应Nosql中存储文档的ID。关系型数据库使用预定义优化方式（比如索引）来加快查询操作，而Nosql更简单更精确的数据访问模式。
6.事务关系型数据库遵循ACID规则（原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)），而Nosql数据库遵循BASE原则（基本可用（BasicallyAvailble）、软/柔性事务（Soft-state）、最终一致性（EventualConsistency））。由于关系型数据库的数据强一致性，所以对事务的支持很好。关系型数据库支持对事务原子性细粒度控制，并且易于回滚事务。而Nosql数据库是在CAP（一致性、可用性、分区容忍度）中任选两项，因为基于节点的分布式系统中，很难全部满足，所以对事务的支持不是很好，虽然也可以使用事务，但是并不是Nosql的闪光点。
7.性能关系型数据库为了维护数据的一致性付出了巨大的代价，读写性能比较差。在面对高并发读写性能非常差，面对海量数据的时候效率非常低。而Nosql存储的格式都是key-value类型的，并且存储在内存中，非常容易存储，而且对于数据的一致性是弱要求。Nosql无需sql的解析，提高了读写性能。
8.授权方式大多数的关系型数据库都是付费的并且价格昂贵，成本较大（MySQL是开源的，所以应用的场景最多），而Nosql数据库通常都是开源的。
所以，在实际的应用环境中，我们一般会使用MySQL存储我们的业务过程中的数据，因为这些数据之间的关系比较复杂，我们常常会需要在查询一个表的数据时候，将其他关系表的数据查询出来，例如，查询某个用户的订单，那至少是需要用户表和订单表的数据。
查询某个商品的销售数据，那可能就会需要用户表，订单表，订单明细表，商品表等等。
而在这样的使用场景中，我们使用Redis来存储的话，也就是KeyValue形式存储的话，其实并不能满足我们的需要。
即使Redis的读取效率再高，我们也没法用。
但，对于某些没有关联少，且需要高频率读写，我们使用Redis就能够很好的提高整个体统的并发能力。
例如商品的库存信息，我们虽然在MySQL中会有这样的字段，但是我们并不想MySQL的数据库被高频的读写，因为使用这样会导致我的商品表或者库存表IO非常高，从而影响整个体统的效率。
所以，对于这样的数据，且有没有什么复杂逻辑关系（就只是隶属于SKU）的数据，我们就可以放在Redis里面，下单直接在Redis中减掉库存，这样，我们的订单的并发能力就能够提高了。
oracle提供了什么技术可以支持一个场地内数据的物理划分
主要有三种：1。RAC,?RealApplicationClusters，多个Oracle服务器组成一个共享的Cache，而这些Oracle服务器共享一个基于网络的存储。
这个系统可以容忍单机/或是多机失败。不过系统内部的多个节点需要高速网络互连，基本上也就是要全部东西放在在一个机房内，或者说一个数据中心内。如果机房出故障，比如网络不通，那就坏了。
所以仅仅用RAC还是满足不了一般互联网公司的重要业务的需要，重要业务需要多机房来容忍单个机房的事故。2。DataGuard。DataGuard这个方案就适合多机房的。某机房一个production的数据库，另外其他机房部署standby的数据库。
Standby数据库分物理的和逻辑的。物理的standby数据库主要用于production失败后做切换。而逻辑的standby数据库则在平时可以分担production数据库的读负载。
3。MAAMAA(MaximumAvailabilityArchitecture)其实不是独立的第三种，而是前面两种的结合，来提供最高的可用性。
雷军为什么不赞成华为研发费用持续保持在10％以上的做法
有句话说得好！有钱不是万能的，但是没钱是万万不能。套用到研发上来说也一样，多投入研发费用，虽然不是万能的，但是不投入或者太少投入的话那肯定是万万不能的。
创意第一，研发第二如果雷布斯说创意第一，研发第二，我可能还比较认同点，微软是日不落帝国吗？目前来看暂时还是，至少在电脑操作系统这方面世界没有一家可以与之匹敌的，未来会出现可能打掉微软的企业吗？肯定会有可能，就像诺基亚一样，但是诺基亚是输在研发上吗？不是，诺基亚在直板手机上的技术一直都是遥遥领先的，只不过是其对于触屏手机的忽视才导致了苹果的崛起，苹果之所以赢诺基亚是因为它首推触屏手机，而且前期的研发投入都集中在这个方面，所以苹果在触屏手机这方面的技术遥遥领先去于其他手机生产商。因此严格来说苹果赢也是赢在研发，而不是赢在少投入。
对于谷歌也一样，一开始也是创意，缺少其他与之竞争的，它优先专注于做搜索引擎，所以它率先崛起了，崛起之后谷歌的研发费用并没有降低，而是不断的增加，在所搜引擎方面的技术遥遥领先于其他企业，别人要在赶超它就难了。
所以创意很重要，而创意之所以能变强到行业领先，也是因为其先期研发技术占据也优势，如果没有任何的核心技术，创意也没用，就像共享单车及外卖APP，最后比的都不是技术，而是烧钱大战而已。
当年苹果投2%在研发，苹果仅在2012财年苹果的营收就已达1565亿美元，即使是2%也有31.3亿美元，不要小看这个金额，折算为人民币近220亿人民币，这个金额即使放到2017年的中国研发投入排行榜中依然可以排第二。
苹果的研发投入一直都不低，如下图所示，根据FactSet给出的数据，2016年财年美国的研发投入榜中，亚马逊在研发上的投入达到了161亿美元，排名第一。Alphabet（谷歌的母公司）以139亿美元位居第二，Intel排名第三，研发投入为127亿美元，微软和苹果分别以123亿美元和100亿美元排名第四和第五。
根据欧盟委员会发布的《2017年全球企业研发投入排行榜》显示，2017年苹果的研发投入达到了95亿欧元，排在它前面的则是我们国产手机的第一品牌华为，华为2017年的研发投入达到了104亿欧元，排在全球第六位。也就是说华为仅仅比苹果多了9个亿欧元，但是华为的研发可不仅仅在手机，华为的共有三大业务，其中运营商业务占比是最大的，消费者业务（手机、平板等等）占比还不到40%，所以单从手机方面看，华为的研发投入还不一定比苹果高。所以人家苹果研发占比低，并不代表研发投入少。
效率低？雷布斯最后的意思小米的研发有效率，而华为研发的效率低，这个对其他企业或许可以这么多，但是对于华为却是不成立的，如下图所示，2017年-218年华为的国际专利技术申请都是实际第一的，而且远远领先于第二名。
总结核心技术的重要性就不再说了，中兴是赤裸裸的案例，既然雷布斯普及了研发太多的坏处，我们也普及一下高薪酬的坏处：薪酬太高了，那么就容易养尊处优，这样就不会认真工作了，所以薪酬还是少发一点更好。我认为自己不想多投入，喜欢做组装机把命运交给外国，那没事，毕竟是自己的选择。但是对于国内肯多投入的研发企业，我们是应该多鼓励才对，而不是一直在嘲讽。
好了，文章到这里就结束啦，如果本次分享的oracle成本费用分摊和oracle成本核算逻辑问题对您有所帮助，还望关注下本站哦！